大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于人工智能選修課的問題，于是小編就整理了5個相關介紹人工智能選修課的解答，讓我們一起看看吧。

人文智能屬于哪類選修課？

這當然是社會科學類的。既然是智能文明，那必須是有人類活動的文明，有人類活動，那就是有社會。這很明顯是研究社會科學的。

從廣義的角度來分，人類社會也是自然的產物，人類就是自然界不斷變化，不斷進化的產物。因此可以理解為，社會科學也是自然科學的一個分支。

人工智能與信息社會選修課難不難？

不難。

人工智能與信息社會課程是教育部和微軟產學合作協同育人項目成果，課程面向大學生和社會公眾，結合社會熱點和算法實踐項目，介紹人工智能技術的基本概念、發展歷史、經典算法、應用領域和對人類社會的深遠影響，展示信息社會各領域中人工智能的應用發展前景，為大學生和社會公眾提供一個深入理解人工智能的入門基礎。

大數據導論選修課學什么？

選修課程有：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

另外學習大數據必須要學習大數據中心常識，大數據技術體系很復雜，與物聯網、移動互聯網、人工智能、云核算等都有著精密的關系。所以，Hadoop生態體系；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop運用流程；數據倉庫東西HIVE；大數據離線剖析Spark、Python言語；數據實時剖析Storm等都是學習大數據需要了解和掌握的。

統計學選修什么課程好？

這個要看你的個人未來職業規劃：

1. 如果想從事金融、銀行類的工作，輔修金融或者經濟學當然會比較好。

原因比較簡單，金融和銀行目前對統計專業同學還是非常歡迎的，因為這個行業有大量的數據需要去處理、分析和挖掘。這個正是統計專業同學的強項；當然還有就是兩個行業相對而言薪水比較不錯。而且比較穩定；

2.如果你想從事互聯網方面的數據分析、挖掘、算法工程、人工智能、甚至大數據平臺開發先關的工作，那你自然應該輔修計算或者大數據專業或者機器學習或者數據科學等等專業（不過有些專業比如數據科學專業貌似在研究生才會有）

原因也很簡單：互聯網行業擁有的數據非常大，也有非常多的應用場景可以去應用統計及相關技術去提升產品質量和運營水平。不過一旦數據量大了之后，處理數據的技術要求也會大幅度提升，對編程及大數據相關hadoop、MapReduce和spark等等技術的要求也會大幅提升。所以學習計算或者大數據專業或者機器學習或者數據科學會比較對口。當然如果有其他想從事的行業，也可以輔修其他對應的專業。

python是人工智能嗎，要如何去學？

人工智能學習就是以計算機核心課程（數學基礎課、學科基礎課）為學科主線，以 機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理 為學科特色，以學科交叉為輔助，進行相關理論知識和實踐技術能力的全面培養。

人工智能不是要以Python為基礎。而是Python是作為當前開發人工智能，尤其是深度學習程序，快速搭建人工智能解決方案原型的首選語言。至于人工智能程序在工業和商業場景中進行實際部署。往往還是要進一步開發C++等執行效率比較高的程序。對于性能要求不是特別高的地方，也可以用C++語言開發常用功能的程序庫，而使用Python作為運維腳本，加載這些C++程序庫，然后讀取配置文件，執行相應的邏輯。

那人工智能學什么？人工智能需要學習的主要內容包括（引自清華大學計算機系自然語言處理實驗室劉知遠副教授）：
（1）數學基礎課：清華CS和南大AI都需要學習的有 微積分（或數學分析）、代數與幾何、離散數學（或數理邏輯、圖論等）、概率論。南大AI新增 最優化方法，這在清華CS為研究生課程。
（2）學科基礎課：清華CS和南大AI都需要學習的有 程序設計基礎、數據結構、人工智能導論、計算機原理、數字電路、系統控制。南大AI新增 機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理 作為學科基礎課，這在清華CS均為高年級選修課或研究生課程；清華CS需要額外學習 電路原理、信號處理、操作系統、編譯原理、形式語言與自動機，這些被南大AI列為專業選修課。
（3）專業選修課：南大AI設立了很多AI相關的專業選修課，如 自動規劃、概率圖模型、強化學習、神經網絡、深度學習等，在清華CS均為人工智能方向研究生課程；而南大AI設立的很多認知科學、神經科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程，在清華則分散在各院系開設的課程。

學習人工智能要主動參與科研工作的全過程，樹立專業志趣，培養獨立學習的能力、自我學習的習慣、提出問題的意識、以及獨立解決開放問題的能力。

現在最火的深度學習，屬于機器學習，而機器學習又是人工智能的一個分支領域。

就說深度學習吧，深度學習在圖像識別、語音識別、翻譯等領域，人工智能基本具備人的識別能力甚至超越了人類（當然深度學習在推理和認知等方面仍十分欠缺），基于這些能力應用到了很多場景，如醫療、公共安全等。

深度學習主要模型有的CNN，RNN，Autoencoder，GAN，Reinforcement Learning。學習和應用這些不同的神經網絡模型，有TensorFlow 、PyTorch、MXNet等很多開發框架，可以采用C++，Lua語言，Python語言。

而當前全世界人工智能、機器學習的首選語言確實就是Python。python 是一門兼具簡單與功能強大的編程語言，它專注于如何解決問題、自由開放的社區環境以及豐富的第三方庫，無需浪費時間去造輪子，各種Web框架、爬蟲框架、數據分析框架、機器學習框架應有盡有，拿來即用。

到此，以上就是小編對于人工智能選修課的問題就介紹到這了，希望介紹關于人工智能選修課的5點解答對大家有用。